基于EMD和Elman网络的人民币汇率时间序列预测

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ｍｅｈｄｐｏｓｄｉｒｃｕａｅａｆｅｔｖｔｏｒｐｅｓｍｏｅａｃｒｔｎｄｅｆｃｉｅ．ｏ
Ｋｅｏｄ：ｍｅｓｒｎｌｉ；ｘｈｎｅｒｔｆｒｃｓｉ；ｅｉｃｌｏｅｄｃｍｐｓｉｎ（ＭＤ）ＥｍａｙｗｒｓｔｅｉａａｙｓｅｃａｇａｅｏｅａｔｇｍｐｒａｍｄｅｏｏｉｏＥｉｓｅｓｎｉｔ；ｌｎ
４０８；．南大学金融与投资管理研究中心，南长沙１０２２湖湖
摘要：了改进神经网络的预测性能，为更精确地预测人民币汇率，出一种新的汇率提时间序列预测方法，即利用基于经验模态分解（）ＥｍａＥ的ｌｎ网络进行预测．先对人民首币兑美元的汇率序列做了非线性检验和非平稳性检验，然后对该序列进行经验模态分解，将
２ｅｔｒｆｉａｃｄＩｖｓｎｎｇｍｎ。ｎｎＵｎ。ｈｎｓａＨｕａ４０８－ｈａ．ＣｎｅｎｎｅａｎｅｔｔｏＦｎｍｅＭａａｅｅｔＨｕａｉＣａｇｈ－ｎｎ１０２Ｃｎ）ｖｉＡｂｔａｔＩｒｅｏｉｒｖｈｒｃｓｉｇｐｒｏｍａｃｆｎｕａｅｗｏｋｎｏｆｒｃｓｈｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｆｅａｔｎｅｆｒｎｅｏｅｒｌｔｒｓａｄｔｏｅａｔｔｅＲＭＢｘｏｎｅ —
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得到的固有模态函数作为神经网络的输入变量，并在确定神经网络的关键参数后进行预测．实证结果表明。用基于Ｅ利ＭＤ的Ｅｍａｌｎ网络进行人民币汇率预测能够取得更好的效果．关键词：时间序列；率预测；汇经验模态分解；ｌｎ网络Ｅｍａ
文章编号：６４２７０９０—０９０１７．９４２０）６０８ —４Ｃ
基于ＥＮＩ和Ｅｌｍｎ网络的人民币汇率时间序列预测Ｄｎ
谢赤１十郑林林孙，，２，柏张在美，
４０８）１０２
（．湖南大学工商管理学院，南长沙１湖
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（．ＣｌｇｆＢｓｅｓＡｄｎｓｆｎ１ｏｌｅｏｕｉｓｍｉ￣ａｏ。ＨｕａｉｖｅｎｉｉｎｎＵｎ。Ｃｈｎｓａａｇｈ－Ｈｕａ４０８ｎｎ１０２。Ｃｈｎ；ｉａ
ｃｎｇａｅｍｏｅａｃｒｔｌｈａｅｒｔｒｃｕａｅｙ，ａｎｗｔｏｏｘｃａｇａｅｔｍｅｓｒｅｏｅａｔｎｓｐｒｐｓｄ．Ｔｈａｓｅ — ｅｍｅｈｄｆｒｅｈｎｅｒｔｉｅｉｓｆｒｃｓｉｇｗａｏｏｅｔｉｍ
第３６卷
第６期
湖
南
大
学
学
报（自然科学版）
Ｖｏ．６。．１３Ｎｏ６
２００９年６月
Ｊｕｎｌｆｕａｉｒｔ（ｔｒｌｃｎｅ）ｏｒａｏｎｎＵｎｅｓｙＮａｕａＳｉｃｓＨｖｉｅ
Ｊｎ．２００９ｕ
ｎｔｒｅｗｏｋ，ｄｔｒｎｄｔｅｋｙｐｒｍｅｅｓａｄｄｄｔｅｆｒｃｓｉｇＴｈｍｐｒａｒｕｔａｅｓｏｈｔｔｅｅｅｍｉｅｈｅａａｔｒｎｉｈｏｅａｔｎ．ｅｅｉｉｌｅｌｈｖｈｗｎｔａｈｃｓｓ
ａｄｎｎｓａｉｎｒｅｔｗａｏｎｏｔｍｅｓｒｅｆＲＭＢｘｃａｇｅｒｔｇｉｓｈｅＵ．ｎｏ — ｔｔｏａｙｔｓｄｅｔｉｅｉｓｏｓｅｈｎａｅａａｎｔｔＳ．ｄｏｌｒｌａ．Ｔｈｎ，ｗｅｄｅｅ－ｏｃｍｐｓｄｔｅｓｒｅｎｔｅｅａｎｔｉｓｃＭｏｅＦｕｔｏｓｂｏｅｈｅｉｉｏｓｖｒｌＩｒｎｉｄｎｃｉｎｙＥＭＤ，ｗｈｉｈｗｅｅｔｅｉｐｔｖｒａｅｆｔｅｎｕｔａｓｃｒｈｎｕａｉｂｌｏｈｅｒｌｓ
中图分类号：８３Ｆ２文献标识码：Ａ
ＲｅｅｒｈｏｈｒｃｓｉｇｏｓａｃｎｔｅＦｏｅａｔｎｆＲＭＢｃｎｅＲａｅＴｉｅｄｏｅｉｓＢａｅｎＥＭＤｎｄＥｌｎＮｅｗｏｋａｍａｔｒ